文章目录

• 一. 什么是Hudi
• 二. 发展历史
• 三. Hudi 功能和特性
• 四. Hudi 基础架构
• 五. 使用公司
• 六. 小结
• 参考:

一. 什么是Hudi

Apache Hudi（发音“hoodie”）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表，事务，高效upserts /删除，高级索引，流式摄取服务，数据群集/压缩优化以及并发，同时保持数据以开源文件格式保留。

Apache Hudi不仅用于流媒体工作负载，还允许创建有效的增量批量流水线。包括 Uber, Amazon, ByteDance, Robinhood等以及更多的公司都在使用Hudi改造他们的生产数据湖泊。

Apache Hudi可以轻松使用在任何云存储平台上。Hudi的高级性能优化，使用任何流行的查询引擎进行分析工作负载，包括Apache Spark，Flink，Presto，Trino，Hive等。

1. Hudi（Hadoop Upserts and Incrementals缩写）：用于管理分布式文件系统DFS上大型分析数据集存储。
2. 一言以蔽之，Hudi是一种针对分析型业务的、扫描优化的数据存储抽象，它能够使DFS数据集在分钟级的时延内支持变更，也支持下游系统对这个数据集的增量处理。
3. 官网地址：https://hudi.apache.org/

二. 发展历史

2015 年：发表了增量处理的核心思想/原则（O’reilly 文章）

2016 年：由 Uber 创建并为所有数据库/关键业务提供支持

2017 年：由 Uber 开源，并支撑 100PB 数据湖

2018 年：吸引大量使用者，并因云计算普及

2019 年：成为 ASF 孵化项目，并增加更多平台组件

2020 年：毕业成为 Apache 顶级项目，社区、下载量、采用率增长超过 10 倍

2021 年：支持 Uber 500PB 数据湖，SQL DML、Flink 集成、索引、元服务器、缓存。

三. Hudi 功能和特性

1. 快速upsert,可插入索引
2. 以原子方式操作数据并具有回滚功能
3. 写入器之和查询之间的快照隔离
4. savepoint用户数据恢复的保存点
5. 管理文件大小，使用统计数据布局
6. 异步压缩行列数据
7. 具有时间线来追踪元数据血统
8. 通过聚类优化数据集

四. Hudi 基础架构

1. 通过DeltaStreammer、Flink、Spark等工具，将数据摄取到数据湖存储。

2. 支持 HDFS、S3、Azure、云等等作为数据湖的数据存储。

3. 支持不同查询引擎，如：Spark、Flink、Presto、Hive、Impala、Aliyun DLA。

4. 支持 spark、flink、map-reduce 等计算引擎对 hudi 的数据进行读写操作。

五. 使用公司

六. 小结

1. Apache Hudi 本身不存储数据，仅仅管理数据，借助外部存储引擎存储数据，比如HDFS、S3；

2. 此外，Apache Hudi 也不分析数据，需要使用计算分析引擎，查询和保存数据，比如Spark或Flink

参考:

1. https://hudi.apache.org/docs/overview/
2. https://www.bilibili.com/video/BV1ue4y1i7na/
3. https://blog.csdn.net/yang_shibiao/article/details/122910318
4. https://blog.csdn.net/NC_NE/article/details/124789211